linux下解压命令大全

.tar
解包:tar xvf FileName.tar
打包:tar cvf FileName.tar DirName
(注:tar是打包,不是压缩!)
———————————————
.gz
解压1:gunzip FileName.gz
解压2:gzip -d FileName.gz
压缩:gzip FileName

.tar.gz 和 .tgz
解压:tar zxvf FileName.tar.gz
压缩:tar zcvf FileName.tar.gz DirName
———————————————
.bz2
解压1:bzip2 -d FileName.bz2
解压2:bunzip2 FileName.bz2
压缩: bzip2 -z FileName

.tar.bz2
解压:tar jxvf FileName.tar.bz2
压缩:tar jcvf FileName.tar.bz2 DirName
———————————————
.bz
解压1:bzip2 -d FileName.bz
解压2:bunzip2 FileName.bz
压缩:未知

.tar.bz
解压:tar jxvf FileName.tar.bz
压缩:未知
———————————————
.Z
解压:uncompress FileName.Z
压缩:compress FileName
.tar.Z

解压:tar Zxvf FileName.tar.Z
压缩:tar Zcvf FileName.tar.Z DirName
———————————————
.zip
解压:unzip FileName.zip
压缩:zip FileName.zip DirName
———————————————
.rar
解压:rar x FileName.rar
压缩:rar a FileName.rar DirName
———————————————
.lha
解压:lha -e FileName.lha
压缩:lha -a FileName.lha FileName
———————————————
.rpm
解包:rpm2cpio FileName.rpm | cpio -div
———————————————
.deb
解包:ar p FileName.deb data.tar.gz | tar zxf -
———————————————
.tar .tgz .tar.gz .tar.Z .tar.bz .tar.bz2 .zip .cpio .rpm .deb .slp .arj .rar .ace .lha .lzh .lzx .lzs .arc .sda .sfx .lnx .zoo .cab .kar .cpt .pit .sit .sea
解压:sEx x FileName.*
压缩:sEx a FileName.* FileName

sEx只是调用相关程序,本身并无压缩、解压功能,请注意!

gzip 命令
减少文件大小有两个明显的好处,一是可以减少存储空间,二是通过网络传输文件时,可以减少传输的时间。gzip 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令,既方便又好用。

语法:gzip [选项] 压缩(解压缩)的文件名该命令的各选项含义如下:

-c 将输出写到标准输出上,并保留原有文件。-d 将压缩文件解压。-l 对每个压缩文件,显示下列字段:     压缩文件的大小;未压缩文件的大小;压缩比;未压缩文件的名字-r 递归式地查找指定目录并压缩其中的所有文件或者是解压缩。-t 测试,检查压缩文件是否完整。-v 对每一个压缩和解压的文件,显示文件名和压缩比。-num 用指定的数字 num 调整压缩的速度,-1 或 --fast 表示最快压缩方法(低压缩比),-9 或--best表示最慢压缩方法(高压缩比)。系统缺省值为 6。指令实例:

gzip *% 把当前目录下的每个文件压缩成 .gz 文件。gzip -dv *% 把当前目录下每个压缩的文件解压,并列出详细的信息。gzip -l *% 详细显示例1中每个压缩的文件的信息,并不解压。gzip usr.tar% 压缩 tar 备份文件 usr.tar,此时压缩文件的扩展名为.tar.gz。
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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